Google 开源 Harness2：让 AI 智能体自动改进自身 harness，单轮最高提 11.5 分
chemist_slime · reddit · 2026-10-19
Google Research 开源了 Harness²（Apache 2.0），一个「递归式 agent harnessing」框架：模型权重不变，让 agent 自己迭代优化包裹模型的 harness（系统提示、工具、记忆、技能、子智能体等）。
- 任务级递归：通过对比式的 Propose–Probe–Compose 流程，提出 harness 修改、在同一任务上试探多个候选版本、按行为差异合成更优 harness——无需标准答案或评分器。
- Harnessing 级递归：把每个任务采纳的 harness 与有依据的经验教训存入持久的 improvement harness，后续任务起点更聪明，实现跨任务迁移。
- 实测结果：在三个专业基准和四种模型-harness 组合上，单轮优化即超过原始 harness：GLM-5 和 Gemini 3.5 Flash 在 WorkBuddy-Bench 最高提升 11.5 分、JobBench 提升 4.5 分、LAB 部分通过率提升 11.8 个百分点；加大递归预算收益更高。
- 支持并行/串行递归、OpenCode 与 Codex 执行器，以及 JobBench、LAB、WorkBuddy-Bench 三个基准。
所属事件:谷歌开源 Harness²：不训模型让 Agent 递归自优化(5 条相关)→
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